• The Journal of Information Technology and Database
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• v.5 no.1
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• pp.1-12
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• 1998

분산 환경에서 데이터의 할당(allocation)는 중요한 설계 이슈이다. 데이터의 할당은 분산 데이터에 대한 비용(cost) 감소, 성능(performance) 및 가용성(availability) 향상 등의 이점을 극대화할 수 있도록 최적화되어야 한다. 기존 연구들의 대부분은 트랜잭션의 수행 비용을 최소화하는 방향으로만 최적화된 데이터 할당 결과를 제시하고 있다. 즉, 비용, 성능 및 가용성을 모두 함께 고려하는 연구는 아직까지 제시된 결과가 없으며 이는 복잡한 모델에 대한 적절한 최적화 기법이 없기 때문이다. 본 연구에서는 분산 데이터의 이점들인 비용, 성능 및 가용성 등의 다중측면을 동시에 고려함으로써 데이터 할당에 대한 파레토 최적해를 제공하는 DAMMA (Data Allocation Methodology considering Multiple Aspects) 방법론을 제안하였다. DAMMA 방법론은 데이터 분할 과정을 통하여 생성된 최적의 단편들을 분산 시스템의 운용 비용, 수행 성능, 가용성 등의 요소를 고려하여 각 물리적 사이트에 중복 할당하는 파레토 최적해들을 생성해낼 수 있는 설계 방법론이다.

• The Journal of Information Technology
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• v.2 no.1
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• pp.1-13
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• 1999

Multi-cell combined networks that provide coverage to the same areas by several cells of different sizes are useful to accommodate high traffic density while keeping high quality of service. This gives an overview of recent contributions on this subject, Two main issues are considered: spectrum sharing between different layers with a focus on F/TDMA systems and teletraffic performance of multi-cell combined networks given different handover policies

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.78-78
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• 2015

조기에 홍수 위험을 예측하고, 빠르게 이동 또는 진화하는 강수 사상을 추적하기 위해서는 높은 시간 해상도의 실시간 강우 생산이 필요하다. 레이더는 순간 강우강도를 측정하기 때문에, 긴 시간 간격의 관측 주기는 빠르게 움직이는 폭풍의 레이더 QPE에 상당한 샘플링 오차가 발생하기 쉽다. 따라서 본 연구에서는 레이더 관측주기에 따른 강우량의 정량적 차이에 대한 검증을 실시하였다. 본 검토는 2013-2014년 한국건설기술연구원(KICT) X-Band 이중편파레이더로 관측된 사상을 대상으로 하였다. 최소 관측주기(관측전략에 따른 최소 관측주기)를 토대로 샘플링을 하여 긴관측주기 자료를 생산하였다. 비교결과, 약 5분 관측주기에서도 5 % 이상의 차이를 보이는 경우가 상당수 있었다. 이 결과를 토대로 보면 도시홍수 관측을 위해서는 대략 1-2분 정도의 관측주기를 유지해야 하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.665-666
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• 2022

Differential evolution is an efficient algorithm for continuous optimization problems. However, applying differential evolution to solve large-scale optimization problems quickly degrades performance and exponentially increases runtime. To overcome this problem, a new cooperative coevolution differential evolution based on Spark (referred to as SparkDECC) is proposed. The divide-and-conquer strategy is used in SparkDECC.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.559-560
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• 2021

Differential evolution is an efficient algorithm for solving continuous optimization problems. However, applying differential evolution to solve large-scale optimization problems dramatically degrades performance and exponentially increases runtime. Therefore, a novel cooperative coevolution differential evolution based on Spark (known as SparkDECC) is proposed. The divide-and-conquer strategy is used in SparkDECC.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07a
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• pp.587-589
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• 2003

국내 전력 산업은 과거 수직통합적 독점구조에서 부문별 기능분할 및 경쟁도입을 점진적으로 추진하고 있으며 먼저 발전회사간 경쟁을 도입하기 위하여 한국전력의 발전부문을 6개의 발전회사로 분할 하였다. 2004년부터는 본격적으로 양방향 도매전력시장을 도입하여 운영할 계획에 있다. 도매전력시장의 도입으로 발생할 수 있는 가장 큰 시장 위험요소로는 시장가격의 수준 및 변동성에 대한 불확실성을 들 수 있다. 이는 시장참여자 모두에게 위험요소가 될 수 있으며 이를 위하여 정부주도하에 경쟁시장 이행기 동안의 과도기적 위험관리 도구를 제공하게 되며 발전회사와 판매회사 사이의 강제적 계약인 베스팅 계약이 포함될 것으로 예상된다. 여러가지의 베스팅 계약 중에서 Two-way 베스팅 계약은 발전회사와 판매회사와의 계약량, 계약가격을 정부 또는 관련기관에서 지정하는 것으로 이러한 Two-way 베스팅 계약은 도매전력시장의 초기에 발전회사의 손실을 최소화하는 역할을 할 것으로 예상되지만 반대로 수익을 제한하는 요소로도 작용할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 베스팅 계약 중에서 Two-way 베스팅 계약에 대한 분석을 수행하고 이를 토대로 하여 베스팅 계약 하에서 발전회사의 수익을 최적화 할 수 있는 전략에 대한 연구를 수행하였다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.34 no.3
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• pp.183-200
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• 2018

This study empirically tests the presence of rational bubbles in the ship prices using time series data from October 1996 to April 2017. To detect the existence of ship prices' rational bubbles, we use integration and cointegration tests, which were proposed by Campbell and Shiller(1987) and Diba and Grossman(1988), for circumventing misspecification of ship price model and applying the bubble test to nonstationary time series. The result of integration test supports existence of tanker price's rational bubble. The co-integration test also shows that drybulk ship and containership prices have been overvalued relative to the market fundamental, drybulk and container freight rates, due to non-stationary rational bubbles. These results provide Korean shipping industry and authorities implications that anticyclical ship investment and long-term and steady fleet capacity expansion policy are needed.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.12
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• pp.587-594
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• 2021

As the diagnosis using encephalography(EEG) has been expanded, various studies have been actively performed for classifying EEG automatically. This paper proposes a CNN model that can effectively classify EEG signals acquired from healthy persons and patients with epilepsy. We segment the EEG signals into sub-signals with smaller dimension to augment the EEG data that is necessary to train the CNN model. Then the sub-signals are segmented again with overlap and they are used for training the CNN model. We also propose ensemble strategy in order to improve the classification accuracy. Experimental result using public Bonn dataset shows that the CNN can detect the epileptic seizure with the accuracy above 99.0%. It also shows that the ensemble method improves the accuracy of 3-class and 5-class EEG classification.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.271-280
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• 1999

인공신경망을 시계열예측에 적용하는 경우에 고려되어야 할 문제중, 특히 모형에 적합한 입력변수의 생성이 중요시되고 있는데, 이러한 분야는 인공신경망의 모형생성과정에서 입력변수에 대한 전처리기법으로써 다양하게 제시되어 왔다. 가장 최근의 입력변수 전처리기법으로써 제시되고 있는 신호처리기법은 전통적 주기분할처리방법인 푸리에변환기법(Fourier transforms)을 비롯하여 이를 확장시킨 개념인 웨이블릿변환기법(wavelet transforms) 등으로 대별될 수 있다. 이는 기본적으로 시계열이 다수의 주기(cycle)들로 구성된 상이한 시계열들의 집합이라는 가정에서 출발하고 있다. 전통적으로 이러한 시계열은 전기 또는 전자공학에서 주파수영역분할, 즉 고주파 및 저주파수를 분할하기 위한 기법에 적용되어 왔다. 그러나, 최근에는 이러한 연구가 다양한 분야에 활발하게 응용되기 시작하였으며, 그 중의 대표적인 예가 바로 경영분야의 재무시계열에 대한 분석이다 전통적으로 재무시계열은 장, 단기의사결정을 가진 시장참여자들간의 거래특성이 시계열에 각기 달리 가격으로 반영되기 때문에 이러한 상이한 집단들의 고유한 거래움직임으로 말미암아 예를 들어, 주식시장이 프랙탈구조를 가지고 있다고 보기도 한다. 이처럼 재무시계열은 다양한 사회현상의 집합체라고 볼 수 있으며, 그만큼 예측모형을 구축하는데 어려움이 따른다. 본 연구는 이러한 시계열의 주기적 특성에 기반을 둔 신호처리분석으로서 기존의 시계열로부터 노이즈를 줄여 주면서 보다 의미 있는 정보로 변환시켜 줄 수 있는 웨이블릿분석 방법론을 새로운 필터링기법으로 사용하여 현재 많은 연구가 진행되고 있는 인공신경망과의 모형결합을 통해 기존연구와는 다른 새로운 통합예측방법론을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 통합방법론은 크게 2단계 과정을 거쳐 예측모형으로 완성이 된다. 즉, 1차 모형단계에서 원시 재무시계열은 먼저 웨이블릿분석을 통해서 노이즈가 필터링 되는 동시에, 과거 재무시계열의 프랙탈 구조, 즉 비선형적인 움직임을 보다 잘 반영시켜 주는 다차원 주기요소를 가지는 시계열로 분해, 생성되며, 이렇게 주기에 따라 장단기로 분할된 시계열들은 2차 모형단계에서 신경망의 새로운 입력변수로서 사용되어 최종적인 인공 신경망모델을 구축하는 데 반영된다.

• Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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• v.27 no.4
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• pp.61-65
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• 2020

Suppressing lattice thermal conductivity of thermoelectric materials is one of the most popular approach to improve their thermoelectric performance. However, accurate characterization of suppressed lattice thermal conductivity is challenging as it can only be acquired by subtracting other contributions to thermal conductivity from the total thermal conductivity. Here we explain that electronic thermal conductivity (for all materials) and bipolar thermal conductivity (for narrow band gap materials) need to be determined accurately first to characterize the lattice thermal conductivity accurately. Methods to calculate Lorenz number for electronic thermal conductivity (via single parabolic model and using a simple equation) and bipolar thermal conductivity (via two-band model) are introduced. Accurate characterization of the lattice thermal conductivity provides a powerful tool to accurately evaluate effect of different defect engineering strategies.